# 导入opencv-python
import cv2
# 读入一张图片，引号里为图片的路径，需要你自己手动设置
img = cv2.imread('aaaa.jpg',1)
# 导入人脸级联分类器引擎，'.xml'文件里包含训练出来的人脸特征
face_engine = cv2.CascadeClassiﬁer(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 导入人眼级联分类器引擎吗，'.xml'文件里包含训练出来的人眼特征
eye_cascade = cv2.CascadeClassiﬁer(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_eye.xml')
#导入微笑
smile_cascade = cv2.CascadeClassiﬁer(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_smile.xml')
# 用人脸级联分类器引擎进行人脸识别，返回的faces为人脸坐标列表，1.3是放大比例，5是重复识别次数
faces = face_engine.detectMultiScale(img,scaleFactor=1.3,minNeighbors=5)
#对每一张脸，进行如下操作
for (x,y,w,h) in faces:
# 画出人脸框，蓝色（BGR色彩体系），画笔宽度为2
    img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
# 框选出人脸区域，在人脸区域而不是全图中进行人眼检测，节省计算资源
    face_area = img[y:y+h, x:x+w]
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area)
    # 用人眼级联分类器引擎在人脸区域进行人眼识别，返回的eyes为眼睛坐标列表
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
        #画出人眼框，绿色，画笔宽度为1
        cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),1)
        ## 微笑检测
        # 用微笑级联分类器引擎在人脸区域进行人眼识别，返回的eyes为眼睛坐标列表
    smiles = smile_cascade.detectMultiScale(face_area,scaleFactor= 1.16,minNeighbors=65,minSize=(25, 25),ﬂags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
    for (ex,ey,ew,eh) in smiles:
        #画出微笑框，红色（BGR色彩体系），画笔宽度为1
        cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,0,255),1)
        cv2.putText(img,'Smile',(x,y-7), 3, 1.2, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)
# 在"img2"窗口中展示效果图
cv2.imshow('img2',img)
# 监听键盘上任何按键，如有按键即退出并关闭窗口，并将图片保存为output.jpg
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('output.jpg',img)






# # 调用电脑摄像头进行实时人脸+眼睛+微笑识别，可直接复制粘贴运行
# import cv2
# # 读入一张图片，引号里为图片的路径，需要你自己手动设置
# img = cv2.imread('wyz2.jpg',1)
# face_cascade = cv2.CascadeClassiﬁer(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# eye_cascade = cv2.CascadeClassiﬁer(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')
# smile_cascade = cv2.CascadeClassiﬁer(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_smile.xml')
# # 调用摄像头摄像头
# cap = cv2.VideoCapture(0)
# while (True):
#     # 获取摄像头拍摄到的画面
#     ret, frame = cap.read()
#     faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2)
#     img = frame
#     for (x,y,w,h) in faces:
#     # 画出人脸框，蓝色，画笔宽度微
#         img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
#     # 框选出人脸区域，在人脸区域而不是全图中进行人眼检测，节省计算资源
#         face_area = img[y:y+h, x:x+w]
#     # #人眼检测
#     # 用人眼级联分类器引擎在人脸区域进行人眼识别，返回的eyes为眼睛坐标列表
#         eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area,1.3,10)
#         for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
#     #画出人眼框，绿色，画笔宽度为1
#             cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),1)
#     ## 微笑检测
#     # 用微笑级联分类器引擎在人脸区域进行人眼识别，返回的eyes为眼睛坐标列表
#         smiles = smile_cascade.detectMultiScale(face_area,scaleFactor= 1.16,minNeighbors=65,minSize=(25, 25),ﬂags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#         for (ex,ey,ew,eh) in smiles: #画出微笑框，红色（BGR色彩体系），画笔宽度为1
#             cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,0,255),1)
#             cv2.putText(img,'Smile',(x,y-7), 3, 1.2, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)
# # 实时展示效果画面
#     cv2.imshow('frame2',img)
# # # 每5毫秒监听一次键盘动作
# #     if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):
# #         break
# # 最后，关闭所有窗口
# cap.release()
# cv2.destroyAllWindows()